Mémoire de master 2 en Technologies numériques appliquées à l'histoire à l'École nationale des Chartes
Ce mémoire est intitulé Modélisation, enrichissement sémantique et diffusion d'un corpus textuel semi-structuré: le cas des catalogues de vente de manuscrits. Il a été réalisé à l'occasion de mon stage de fin d'études au sein du projet Manuscript Sales Catalogues / Katabase à l'École normale supérieure.
Le mémoire et la présentation de soutenance sont disponibles en pdf à la racine, le
code LaTeX utilisé pendant la rédaction se trouve dans texte_sources/ (pour le texte)
et presentation_sources/ pour la présentation de soutenance; les livrables techniques dans
livrables/. Il est à noter que des extraits de code et de données brutes sont également
présents dans les annexes de ce mémoire.
racine du dossier
|__paulkervegan_memoire.pdf : le mémoire au format PDF
|__LICENSE : la licence sous laquelle ce mémoire est disponible
|__README.md : le présent document
|
|__livrables/ : les livrables techniques
| |__3_WikidataEnrichment/ : le code pour la résolution d'entités nommées à l'aide de Wikidata
| |__Application/ : le code de l'application Katabase et de son API
| |__README.md : un document détaillant le contenu des livrables
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|__presentation_sources/ : le code LaTeX du support de présentation
| |__includes/ : les fichiers inclus dans la présentation
| |__*.sty : les feuilles de styles du thème `hector` (voir plus bas)
| |__paulkervegan_presentation.pdf : la présentation en PDF
| |__paulkervegan_presentation.tex : le code de la présentation LaTeX
|
|__texte_sources/ : le code LaTeX du présent mémoire
|__annexes/ : les documents présents en annexes
|__bibliographie/ : les fichiers `.bib` contenant la bibliographie utilisée dans ce mémoire
|__code/ : le code exécutable et les données brutes présentées dans le mémoire ou le code utilisé pour produire des données utilisées dans le mémoire
|__img/ : les images utilisées dans le corps du texte
|__paulkervegan_memoire.pdf : le PDF de ce mémoire
|__*.tex : les fichiers `.tex` composant ce mémoire
|__clean_aux.sh : un court script shell
Le présent mémoire présente certains aspects d'une chaîne de traitement consacrée à un corpus de catalogues de vente de manuscrits datant du XIXe siècle au début du XXe siècle. Ces catalogues forment un corpus de données semi-structurées, puisqu'ils sont organisés sous la forme d'une liste de manuscrits qui sont toujours décrits de façon semblable. Grâce à cette nature semi-structurée des documents, il est possible de développer une chaîne de traitement entièrement basée sur la détection de motifs, c'est-à-dire sur l'identification d'éléments récurrents d'une entrée à l'autre.
Le fil conducteur de ce mémoire est donc une analyse de la manière dont la nature semi-structurée du corpus peut être mobilisée pour analyser, manipuler et diffuser des données textuelles.
Le présent texte s'intéresse notamment à la manière dont les documents sont encodés et
aux aspects des catalogues imprimés qui sont sélectionnés pour produire un encodage
manipulable automatiquement. Ensuite, ce mémoire présente une chaîne de traitement pour
aligner les noms d'auteur.ice de manuscrits mentionné.e.s dans les catalogues avec la
base de connaissance en ligne Wikidata. Cette chaîne de traitement s'appuie sur des
algorithmes de détection et de transformation de motifs dans le texte, ainsi que sur
un algorithme faisant des recherches sur l'API de Wikidata. Elle permet de constituer à
l'aide de SPARQL une base de connaissances. Celle-ci servira notamment à mener une étude
des facteurs biographiques influençant le prix des manuscrits. Enfin est présenté le
fonctionnement de KatAPI, une API pour le partage automatisé de données produites par
le projet. En plus de présenter les standards sur lesquels s'appuie cette API sont
décrits les principes architecturaux et le fonctionnement interne de l'application.
catalogues de vente, Manuscript Sales Catalogues / Katabase, traitement automatisé du langage, détection de motifs, Web sémantique, Linked Open Data, API, FAIR, REST
La présentation a été réalisée en utilisant un thème LaTeX / beamer conçu à l'occasion.
Il peut être librement repris, adapté et réutilisé pour une autre présentation LaTeX.
Il suffit de copier les fichiers presentation_sources/*.sty dans un dossier contenant le
code LaTeX pour une présentation et de pointer vers ce thème dans le préambule:
\usetheme{hector}@thesis{kervegan_modelisation_2022,
location = {Paris},
title = {Modélisation, enrichissement sémantique et diffusion d'un corpus textuel semi-structuré: le cas des catalogues de vente de manuscrits},
url = {https://github.com/paulhectork/tnah2022_memoire/},
pagetotal = {195},
institution = {École nationale des Chartes},
type = {Mémoire pour le diplôme de master "Technologies numériques appliquées à l'histoire"},
author = {Kervegan, Hector, Paul},
urldate = {2022-09-02},
date = {2022}
}